然而,目前 ChatGLM3 以远低于 ChatGPT3.5 的参数量实现了相应的效果,这也表明了 ChatGLM3 具有一定的实力。 整个RAG 流程通过 LangChain 实现起来非常直观和简洁。在后续的小结中,我们将进一步讨论 RAG 的系统设计。 RAG 系统设计逻辑探讨 这里我们将参考 weblangchain 的 RAG 系统设计思路简单讨论 RAG 系统中的...
RAG 全称Retrieval-Augmented Generation,翻译成中文是检索增强生成。检索指的是检索外部知识库,增强生成指的是将检索到的知识送给大语言模型以此来优化大模型的生成结果,使得大模型在生成更精确、更贴合上下文答案的同时,也能有效减少产生误导性信息的可能。 二、为什么需要 RAG? 之所以需要 RAG,是因为大语言模型本身存在...
这使得LLM能够根据最新的数据和信息提供更准确、更有用的回答。为了测试ChatGLM3-6B在RAG能力上的表现,我们可以进行以下对比测试: 准确度测试:对比ChatGLM3-6B在不同数据集上的准确率,以评估其在回答问题时的可靠性。 速度测试:测量ChatGLM3-6B在不同设备上的运行速度,以评估其在处理请求时的效率。 知识库测试:...
【基于百万语料的医疗RAG实战】-项目详解-06 09:18 【Agent详解】(1)-大模型为什么需要外挂,agent架构讲解 09:24 【Agent详解】(2)-如何解决模型幻觉?需要prompt精心设计 06:31 【Agent详解】(3)-autogpt、babyAGI讲解 09:17 【Agent详解】(4)-HuggingGPT讲解 07:36 【Agent详解】(5)-Llama index讲解 09...
WebLangChain_ChatGLM系统通过结合WebLangChain和ChatGLM3等先进技术,为中文用户打造了一个强大的RAG系统。该系统能够利用互联网作为外部知识库,提高大型语言模型回答问题的准确性和可靠性。随着人工智能技术的不断发展,WebLangChain_ChatGLM系统将在更多领域发挥重要作用,为人们的生活和工作带来更加智能和便捷的体验。同时...
实体和关系提取当然也可以使用NER,但是有大模型,为什么不用呢,而且它后面还可以做格式,所以在RAG应用中,我们喜欢用大模型来提取实体。而且,这种提取方式对于短句子特别有效——对的,就是对于用户的提问内容的实体提取。 Prompt: 请帮我分析一下这段话”我需要看2021年3月至7月(含)的浙江分公司的自研产品的销售数...
rag-">二、知识库核心架构回顾(RAG) 1. 知识数据向量化 首先,通过文档加载器加载本地知识库数据,然后使用文本拆分器将大型文档拆分为较小的块,便于后续处理。接着,对拆分的数据块进行Embedding向量化处理,最后将向量化后的数据存储到向量数据库中以便于检索。
Langchain是一个流行的框架，旨在与LLM、外部数据源、提示和用户界面进行交互，提供了一个复杂的构建系统，使开发人员能够轻松地将LLM应用到具体任务上。RAG作为Langchain框架的一部分，通过外部知识源补充LLM的内在知识，降低了LLM在应对任务时的“幻想”和“偏见”，增强了答案的准确性和上下文相关性。简单...
通过模型转换、量化、部署这三个步骤,我们可以轻松实现在本地PC上部署ChatGLM3-6b大语言模型,经测试该模型可以流畅运行在最新的Intel Core Ultra异构平台及至强CPU平台上,作为众多AI agent和RAG等创新应用的核心基石,大语言模型的本地部署能力将充分帮助开发者们打造更安全,更高效的AI解决方案。
This code repository is built on LangChain and supports the invocation of models such as OpenAI ChatGPT and ChatGLM3. It also implements Retrieval Augmented Generation (RAG) functionality through retrieval libraries like Tavily, enabling the use of the entire internet as a document repository for ...